Der Markt hat die Bedeutung von Daten übersehen, die im Zeitalter von KI selbst eine echte Goldmine sind.

Von Xiadong Bao, Co-Manager des Edmond de Rothschild Fund Big Data

Während OpenAI den ersten Jahrestag der Markteinführung von ChatGPT feiern konnte, wurde die Ankunft der generativen künstlichen Intelligenz (GenKI) 2023 an den Kapitalmärkten begeistert aufgenommen.

Nvidia, der Grafikkarten-Hersteller, dessen Aktienkurs beim Krypto-Crash 2022 noch um mehr als die Hälfte eingebrochen war, konnte dabei seine Marktkapitalisierung verdreifachen und ist jetzt mehr als eine Billion Dollar wert.

Der Rest der «Magnificent 7», welche die Entwicklung der GenKI massgeblich vorantreiben, haben 2023 ebenfalls eine atemberaubende Performance gezeigt. Das Ergebnis: eine Steigerung des Marktwerts um insgesamt vier Billionen Dollar für Microsoft, Meta, Apple, Alphabet, Amazon und Tesla.

Drei Zutaten nötig

Das ist der neue Goldrausch, der traditionell besagt, man soll Unternehmen kaufen, die Hacken und Schaufeln herstellen. Zugegeben, es bedarf dreier Zutaten, um KI überhaupt erst möglich zu machen: Rechenleistung, Code und Daten. Während sich der Markt vor allem für die beiden ersten Punkte zu begeistern scheint, glauben wir, dass Daten die Wichtigste Zutat in dieser Gleichung sind.

iPhone-Moment für KI

Jensen Huang, CEO von Nvidia, sprach vom «iPhone-Moment für KI». Wir sehen das genauso. Generative KI kann für zahlreiche Branchen ein Game-Changer sein. Dabei haben wir gerade erst angefangen, das volle Potenzial dieser Large Language Models (LLMs) zu erschliessen.

Aus unserer Sicht hat der Markt hier jedoch die Bedeutung von Daten übersehen, die im Zeitalter von KI selbst eine echte Goldmine sind. Denn das Verhalten der grossen Sprachmodelle wird nicht unbedingt von der Architektur, Parametern oder Optimierungen bestimmt. Es sind vielmehr die Datensätze, die für das Training dieser Modelle verwendet werden.

Konkurrenten folgen auf den Fersen

ChatGPT hat zwar immer noch die Nase vorne, weil es früher als andere Chatbots anhand von Texten aus dem gesamten offenen Internet trainiert wurde. Während Bard, unterstützt von Gemini, die Daten von Google nutzt, um nun schnell nachzuziehen.

Auch Grok von X.AI, dem jüngsten KI-Projekt von Elon Musk, konnte inzwischen dank des Echtzeitzugriffs auf die Informationen bei der Plattform Twitter (jetzt X und in seinem Privatbesitz) seine soziale Interaktionsfähigkeit beweisen.

Angesichts der hohen Investitionen in Rechenleistung und der schnellen Code-Optimierung sind wir davon überzeugt, dass proprietäre Daten schon bald durch vertikale LLMs oder auch kleine, flinke Modelle nahe beim Endnutzer1 glänzen werden.

Wir spekulieren nicht über die Zukunft, wir gestalten sie

Um an der Entwicklung dieser frühen KI-Ära zu partizipieren, investieren wir in Big Data. Beim Edmond de Rothschild Fund Big Data ist unser Anlagestil weitgehend frei von Beschränkungen hinsichtlich Sektor, Region und Marktkapitalisierung.

Investiert wird entweder in thematische Pure-Player, also Unternehmen, die einen erheblichen Teil ihrer Umsätze mit Datenanalysen oder Dateninfrastruktur erwirtschaften, oder in Unternehmen, die Daten – und im heutigen Kontext auch KI – nutzen, um die digitale Transformation voranzutreiben und einen Wettbewerbsvorsprung gegenüber ihren Mitbewerbern zu erlangen.

Für Wachstum nicht zuviel bezahlen

Der Fonds wird seit seiner Auflegung im Jahr 2015 mit dem Ziel verwaltet, langfristig beständige Erträge zu erzielen. Dabei ist uns sehr wichtig, die Konzentrationsrisiken zu streuen und eine zu grosse Abhängigkeit von einzelnen Sektoren zu vermeiden.

Wir achten ausserdem auf Bewertungs-Kennzahlen, um für Wachstum nicht zu viel zu bezahlen. Dass wir so vorgehen, liegt insbesondere an unserer Anlagekultur, in der die Vermögenserhaltung als zentraler Anlagegrundsatz fest verankert ist.

1 Edge-KI: «KI at the Edge» bedeutet künstliche Intelligenz so zu implementieren, dass KI-Berechnungen in der Nähe des Ortes (am Rande eines Netzwerks) stattfinden, an dem die Daten erzeugt werden

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